Perché e quando costruire un Data Warehouse?

Pubblicato il 26 Gennaio 2023

Un Data Warehouse (o DWH) si può definire come un ordinato magazzino digitale, dove sono presenti tutti i dati aziendali che devono essere oggetto di analisi. Scopri perché e quando costruirne uno anche per la tua azienda

Di solito nel Data Warehouse vengono convogliati i dati presenti nei vari applicativi che sono utilizzati in azienda, quali ad esempio il CRM, il Software Gestionale, le Paghe, i Dati IoT, la Produzione

Questo avviene anche con il fine di essere al servizio delle analisi di Business Intelligence (BI) che si occupano di trasformare i dati in informazioni, per renderle disponibili ai vari dipartimenti aziendali quali la Contabilità, la Produzione, i Commerciali, il Marketing, la Direzione etc.

I vari dipartimenti possono così migliorare il processo decisionale e quindi guidare l’azienda, avendo tutte le informazioni necessarie.

In gergo tecnico questo passaggio, che è anche culturale, si chiama processo di Data Driven.

Oggi sono disponibili delle applicazioni che facilitano la costruzione di un Data Warehouse rendendo meno complessa, e meno costosa, la sua realizzazione.

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I modelli di Business Intelligence di NextBI sviluppati con Qlik Sense

NextBI, la Business Unit di Sanmarco Informatica che si occupa di soluzioni applicative per la Business Intelligence, il sistema di Budget e il Corporate Performance Management, ha sviluppato con Qlik Sense i molti modelli di Business Intelligence:

  • Data Management e Mining;
  • Business Strategy;
  • Financial Management;
  • Geomarketing e Location Intelligence;
  • Logistica e Magazzino;
  • Customer Intelligence;
  • Marketing di Prossimità;
  • Algoritmi e Machine Learning;
  • Analisi Assistenza Tecnica.

NextBI può unire sorgenti diverse di dati, producendo report e dashboard per fornire nuove conoscenze risparmiando tempo per la gestione dei dati.

L’evoluzione della tecnologia Qlik Sense Cloud porta con sé tutti i vantaggi del cloud con i relativi benefici (sicurezza, meno costi, accesso costante ai dati, assenza di infrastruttura hardware…) e si distingue per avere molte funzioni innovative tra queste citiamo:

  • ALERTING – rileva rapidamente valori anomali nei dati con avvisi, senza la necessità di aprire l’app;
  • REPORTING SERVICE – è possibile creare dei semplici report PDF automatizzati basati su un’app Qlik Sense;
  • APPLICATION AUTOMATION – fornisce un’interfaccia visiva senza codice che consente di creare facilmente analisi automatizzate;
  • AUTO Machine Learning – l’apprendimento automatico che utilizza i dati e li usa per fare previsioni.

Che cos’è un Data Warehouse? 

Da un punto di vista tecnico un Data Warehouse è un particolare tipo di database “magazzino”, che spesso risiede in un cloud (AWS, Azure, Google etc) e che è quindi indipendente dai sistemi gestionali e transazionali, pur essendo ovviamente interconnesso, affinché i dati aziendali siano riportati sempre aggiornati.

Per la sua costruzione il DWH necessita di un preliminare trattamento delle fonti dati che viene eseguito con l’ausilio di appositi strumenti, ad esempio l’ETL (Extract, Transform, Load) e di essere analizzati con le tecnologie OLAP (On-Line Analytical Processing) e le funzioni di Data Mining.

Queste tecnologie permettono di partire da grandi moli di dati, conservati in azienda senza un ordine specifico, per estrarre le informazioni utili e riordinarle ai fini della realizzazione e dell’integrazione con il Data Warehouse aziendale o con il Data Mart aziendale. Un Data Mart è semplicemente un Data Warehouse di dimensioni contenute, utile a un settore specifico, ad esempio per i dati di fabbrica.

Anche se ci sono delle tecnologie che facilitano la costruzione di un DWH, o di un Data Mart, non si deve pensare a un prodotto pronto a scaffale, che le aziende possono comprare, ma di un progetto che viene realizzato su misura, per la specifica azienda, da specialisti del settore.

I vantaggi della Data Integration

La Data Integration consente alle aziende di:

  • liberare i dati grezzi dai silos e/o dai singoli sistemi transazionali in cui vengono generati;
  • renderli omogenei e confrontabili fra loro;
  • costruire un catalogo (Enterprise Data Catalog) che ne faciliti la ricerca e la fruizione.

In definitiva la Data Integration permette di sviluppare ciò che in termini moderni viene definito DataOps for Analytics, che consente di rendere i dati pronti per le analisi.

Nel mondo iper-competitivo di oggi, disporre di informazioni in tempo reale è fondamentale. Gli utenti hanno bisogno di dati affidabili, soluzioni di integrazione e di analytics agili, per prendere decisioni rapidamente.

La piattaforma di integrazione dei dati di Qlik

Qlik Data Integration, piattaforma di integrazione dei dati di Qlik, automatizza e velocizza la creazione di flussi di dati dai sistemi transazionali principali, trasferendo i dati On-Premise e In-Cloud in applicazioni, Data Warehouses e Data Lakes. Offre anche un catalogo, simile ad Amazon, che rende i dati immediatamente disponibili.

Gli utenti hanno bisogno di dati più aggiornati. Tecnologie e processi esistenti non riescono a soddisfare questa richiesta, portando a problemi di complessità e rallentamenti all’interno delle IT.

Qlik offre DataOps per migliorare l’integrazione. Usando le metodologie DevOps che uniscono sviluppo e operazioni, Qlik migliora la velocità, qualità, prevedibilità e scalabilità dello sviluppo. DataOps si concentra sulle best-practice e tecnologie per creare più velocemente data-pipeline per soddisfare le esigenze aziendali.

Qlik Data Integration (QDI) consente alle aziende di mantenere il governo della propria data strategy e al contempo di offrire ai business-user l’accesso a una piattaforma end-to-end, grazie alla quale possono navigare e, a seconda dei permessi, modificare e arricchire i data-model che integrano diverse fonti dati, interne ed esterne all’azienda, costruendo delle data-pipeline che all’occorrenza possono raccogliere dati anche in real-time.

Qlik Data Catalog consente di individuare, validare, catalogare, etichettare, ricercare e fornire i dati per i processi di self-service data preparation sia Qlik che di altre tecnologie. Qlik offre prodotti e tecniche per ottimizzare e automatizzare la Data Integration.

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Change Data Capture Streaming

Qlik offre una piattaforma di Data Integration con Change Data Capture per trasferire dati dalle fonti a Data Warehouse, Data Lakes e piattaforme cloud. Qlik ha un’interfaccia grafica che rende l’end-to-end replication semplice, e rende più facile per i data engineer organizzare e monitorare i dati. Qlik Replicate usa la tecnologia Change Data Capture per rilevare i cambiamenti e replicare i dati nel sistema di destinazione, rendendolo pronto per l’analisi.

Data Warehouse Automation

Qlik Data Integration semplifica la costruzione del Data Warehouse, fornendo dati pronti per le Analytics. Genera ETL ed esegue aggiornamenti. Offre anche un cruscotto per gestire task di integrazione su cloud e on premise.

Qlik Compose consente di definire e automatizzare la modellazione del Data Warehouse e l’ETL per inserire i dati e implementare il Data Warehouse, trasformandolo nell’SQL del sistema target (Snowflake, Oracle, Vertica, Microsoft SQL Server, ecc.), abilitando così il Data Warehouse Automation.

Qlik Data Catalog

Qlik Data Catalog è un catalogo dati aziendale che semplifica e velocizza la gestione dei dati. Offre un repository di metadati sicuro e unificato, con una piattaforma di protezione avanzata e funzionalità di governance. Può essere integrato con altri strumenti di data management per scalabilità, affidabilità e prestazioni elevate.

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